Cadrez vos projets IAavant d'investir.
Nous aidons vos équipes à transformer des idées IA en décisions claires : cas d'usage priorisés, faisabilité technique, risques, coûts, données nécessaires et plan d'exécution. À la fin du cadrage, vous savez quoi lancer, quoi reporter et quoi abandonner.
Avant de lancer un projet IA.
Un bon projet IA ne commence pas par le choix d'un modèle. Il commence par un problème clair, des données disponibles et une décision à prendre.
Partir du métier
On part des tâches, irritants, volumes, coûts et décisions métier. L'IA n'est retenue que si elle apporte un gain concret par rapport à une solution plus simple.
Mesurer la faisabilité
Données disponibles, qualité attendue, contraintes SI, sécurité, coûts, intégration, exploitation. Chaque cas d'usage est évalué avant d'être lancé.
Prioriser sans complaisance
Certains sujets méritent un pilote. D'autres doivent être reportés ou abandonnés. Le cadrage sert aussi à éviter les projets IA inutiles.
Six terrains de cadrage.
Pas de feuille de route IA générique. Nous cadrons les sujets sur lesquels une décision claire doit être prise : lancer, tester, simplifier ou arrêter.
Audit des idées IA
Inventaire des idées, regroupement par familles d'usage, clarification des objectifs et suppression des doublons. On transforme une liste floue en portefeuille lisible.
Priorisation des cas d'usage
Impact métier, faisabilité, risque, coût, dépendance aux données, complexité d'intégration. Chaque sujet est évalué avec les mêmes critères.
Étude de faisabilité technique
Analyse des données, systèmes sources, droits d'accès, contraintes d'hébergement, modèles possibles et architecture cible. On vérifie que le sujet peut tenir en production.
Estimation coûts & charges
Coûts de build, coût par usage, hébergement, licences, supervision, maintenance. L'objectif : éviter le pilote séduisant qui devient trop cher à exploiter.
Cadrage produit & UX
Utilisateurs, parcours, points de validation humaine, limites de l'assistant, règles de refus, feedback. Un projet IA doit rester utilisable et contrôlable.
Plan de pilote
Périmètre, données, critères de réussite, métriques, planning, livrables, risques et prochaines décisions. Le pilote est cadré avant d'être lancé.
Ce que nous mobilisons.
Un cadrage IA doit croiser métier, produit, technique, sécurité et exploitation. Pas seulement comparer des modèles.
Exemple — portefeuille de cas d'usage IA.
Une direction métier arrive avec une quinzaine d'idées IA : assistant interne, génération de comptes rendus, automatisation de demandes entrantes, extraction documentaire, scoring commercial. Le cadrage permet de trier les sujets, d'écarter les fausses bonnes idées et de définir les pilotes prioritaires.
Notre méthode
Le cadrage doit être court, concret et orienté décision. L'objectif n'est pas de produire une grande stratégie IA, mais de décider quoi faire ensuite.
Les irritants réels.
Entretiens, processus, tâches répétitives, coûts actuels, outils utilisés, points de rupture. On part du terrain, pas d'une liste d'idées abstraites.
Les cas d'usage.
Regroupement des idées, clarification des objectifs, suppression des doublons, formulation de cas d’usage testables.
Impact, faisabilité, risques.
Chaque sujet est noté selon les mêmes critères : valeur métier, données disponibles, complexité technique, coût, sécurité, adoption, exploitation.
Lancer, reporter, abandonner.
On distingue les quick wins, les sujets structurants, les projets à risque et les fausses bonnes idées. Tout ne mérite pas un pilote.
Périmètre, coût, critères.
Pour les sujets retenus : architecture cible, périmètre, planning, budget, risques, métriques de succès et prochaines étapes.
Pourquoi cadrer avant de lancer.
Un projet IA peut échouer pour de mauvaises raisons : données absentes, coût sous-estimé, cas d'usage trop flou, sécurité oubliée, absence de métriques. Le cadrage sert à repérer ces problèmes avant de développer.
Éviter les faux bons sujets
Tous les cas d'usage ne justifient pas de l'IA. Certains se règlent mieux avec de l'automatisation classique, de l'UX ou un meilleur outil métier.
Estimer le vrai coût
Le coût ne se limite pas au prototype. Il faut intégrer les modèles, l'hébergement, les connecteurs, la supervision, la maintenance et les volumes d'usage.
Vérifier les données
Pas de bon assistant sans données accessibles, fiables et correctement gouvernées. Le cadrage vérifie ce qui existe vraiment.
Décider vite
À la fin, chaque sujet a une décision : lancer un pilote, approfondir, reporter ou abandonner. Le cadrage réduit l'incertitude avant l'investissement.
Questions de direction, DSI et métiers.
Les questions qui reviennent avant de lancer un projet IA : valeur, coût, données, risques, choix technique et passage en production.
75011 Paris